[4차산업 인공지능㉙] “인공지능 활용”… 활성화를 위한 실현 방향

최근 인공지능의 정확도가 높아지면서 산업 전반에 적용하려는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 과거 이론에 머물거나 제한된 기능만을 수행했던 인공지능은 4차산업혁명시대에 들어오면서 알파 고 마스터(AlphaGo Master)와 같이 혁신적으로 발전한 알고리즘, 빅데이터, 클라우드, 컴퓨팅 파 워 등이 서로 융·복합되면서 실제 구현을 통해 산업전반에 적용되어 다양한 현실 세계의 문제를 해결하고 있다.

인공지능의 구현을 위해서는 인간과 유사하게 행동하는 컴퓨터 프로그램을 구현하는 학습방법인 머신러닝·딥러닝과 이것을 학습할 수 있는 막대한 양의 데이터와 컴퓨팅 파워가 필요하다. 여기에 데이터를 수집하는 IoT 뿐만 아니라 이를 분석하는 빅데이터 및 컴퓨터 용량을 제공하는 클라우드 기술, 이외에 자연어 처리기술과 인식기술 등 다양한 기술 개발이 필수적이라고 볼 수 있다.

신뢰할 수 있는 인공지능 실현

인공지능의 미래는 오늘날 AI는 메타버스 등을 포함한 모든 분야에서 활용되고 있으며, 앞으로 싱귤래리티, 1인 1로봇 등과 같이 AI가 크게 발전하는 미래를 전망하고 있다. 최근 메타버스 공간에서 실제 사람인지, AI인지 구분하기 힘든 다양한 특성을 가진 AI 캐릭터들이 존재하는 등 AI는 점점 더 우리의 생활과 밀접하게 관련될 것다.

아직까지 AI는 '약한 AI'9) 수준에 머물고 있지만, 향후 '강한 AI'10)가 도래할 것을 고려하여, 신뢰할 수 있는 AI 실현을 위해 기술적 측면과 사회·윤리적 측면을 모두 반영한 가이드라인 등을 수립해야 한다.

과학기술 기반 AI 활성화는 현재 AI와 관련하여 이슈가 되고 있는 편향성, 불투명성, 안전성 등 AI의 불완전성을 해결하기 위한 과학기술적 측면의 노력이 요구된다. AI의 핵심 원천은 양질의 데이터이며, AI의 편향성이나 차별성 논란을 해소하기 위해 충분한 학습 데이터를 구축해야 한다.

AI는 블랙박스 구조를 가진 학습 알고리즘으로 인해 많은 불확실성을 내포하고 있으므로, 설명 가능한 인공지능(XAI: Explainable AI)을 위한 연구가 더욱 활발히 수행되어야 한다. 또한 예측하지 못한 AI 사고나 부작용에 대비하여 AI 개발 및 운영과 관련된 표준화된 AI 가이드라인을 수립해야 할 것이다.

윤리의식 기반 AI 활성화는 AI가 활용·확산되기 위해 사회·윤리적 이슈에 잘 대처함으로써 AI에 대한 신뢰성을 확보할 수 있어야 한다. AI로 인한 사회적 혼란과 충돌을 방지하기 위해 사후 규제도 중요하지만, 예방적인 차원에서 AI 윤리에 대한 지속적인 논의가 필요하다.

또한 AI 윤리의식을 제고하기 위해서는 선언적인 원칙을 넘어 발생할 수 있는 다양한 상황을 고려한 구체적인 기준을 마련해야 한다. AI 윤리, 즉 AI를 개발하고 활용하는 인간의 윤리에 대한 포럼, 세미나, 공청회 등을 개최하여 사회적 합의를 이끌어내야 할 것이다.

정책적인 측면

정책 방향은 AI 윤리와 관련된 이슈를 총괄하고 조정하여 사회적 합의를 도출하기 위한 거버넌스를 구축해야 한다. 신뢰할 수 있는 AI를 실현하기 위한 명확한 목표 설정, 이해관계자들의 협의 등을 위한 조직을 통해 AI 윤리, 정책/제도 등을 수립해야 한다. AI 기술 개발과 함께 AI 윤리, 신뢰성·안전성 등을 위한 투자를 확대하고, 공공·민간, 국내외 협력체계를 추진해야 할 것이다.

AI에 대한 인식 확산) AI 윤리가 AI 개발자나 설계자에게 한정된 것이 아닌 모든 사람들과의 공유를 통해 신뢰할 수 있는 AI를 위한 인식을 확산해나가야 한다. 모든 사람들이 AI 사고나 부작용, 윤리 등에 대해 쉽게 공유할 수 있는 공통의 지식 기반을 구축할 필요가 있다. 공통의 지식 기반은 단지 구축하는 것보다 실제로 많은 사람들이 참여하여 소통할 수 있는 실질적인 논의의 장을 마련하는 방향이 되어야 한다.

결론적으로 우리나라는 세계 글로벌 기업들과 비교해서 상대적으로 소프트웨어 역량과 데이터 축적 면에서 상당한 격차가 있으며, 글로벌 경쟁력을 갖춘 전문가 및 산업현장에서의 인재가 부족한 상황이며, 최신 인공지능 제품개발 및 서비스 창출을 위한 연구자와 기업도 소수에 불과하다.

이를 극복하기 위해서는 국가와 기업, 개인 차원의 적극적인 대비가 필요하다. 중·장기 관점에서 소프트웨어 역량과 양질의 데이터 확보, 관련 법·제도 정비, R&D 투자 확대를 통해 인공지능 스타트업을 다수 배출해야 할 것이며, 더불어 산·관·학 협력, 인공지능 연구기관·학과의 신설·확대를 통해 전문 인력을 대거 양성하는 한편, 정부는 인공지능 기술 확보를 위해 집중 지원하고 기업투자를 유도해야 할 것이다.